כיצד ארגונים מתמודדים עם אתגרי AI גנרטיבי
- בינה ארטיפישלי
- אוגוסט 20, 2024
- חדשות בינה מלאכותית
- AI
- 0תגובות
הבינה המלאכותית הגנרטיבית: הזדמנויות והתמודדויות לארגונים
בתחום הבינה המלאכותית נפתחים יום יום צוהרים חדשים, וטכנולוגיות מתקדמות כמו AI גנרטיבי מציעות יכולות מרתקות. עם זאת, מעבר להיבטים הטכנולוגיים, קיימים אתגרים תפעוליים ואסטרטגיים משמעותיים שארגונים נדרשים להתמודד אתם כדי לממש את הפוטנציאל העצום הטמון בטכנולוגיות אלו. דו”ח חדש של חברת הייעוץ Deloitte מפנה זרקור אל הנושא הסבוך הזה.
תמונת מצב מגוונת של התקדמות ומכשולים
הדו”ח “מצב ה-AI הגנרטיבי בארגון: עכשיו קובע את הבא” מציג נתונים מפורטים על מצב אימוץ ה-AI הגנרטיבי בקרב ארגונים מובילים. מחד, הוא חושף מגמה עקבית של השקעות גוברות בתחום זה, המונעת על ידי תוצאות ראשוניות מבטיחות. כך, 67% מהארגונים דיווחו על הגדלת ההשקעות שלהם בטכנולוגיה זו. מנגד, הדו”ח חושף מגוון אתגרים עמידים שמעכבים את ההטמעה הרחבה של יכולות אלו בפעילות העסקית.
יכולות מופלאות, אתגרים מורכבים
אחד האתגרים המרכזיים שהדו”ח מציף נוגע ליכולת ההסלמה של מיזמי AI גנרטיבי. רק 30% או פחות מניסויי ה-AI הגנרטיבי בארגונים אלו הצליחו לעבור לשלב הייצור. כמו כן, 55% מהארגונים המרואיינים נמנעו מלממש מקרי שימוש מסוימים בשל בעיות הקשורות לנתונים. בהקשר זה, 75% מהארגונים הגדילו את ההשקעות שלהם בניהול מחזור החיים של הנתונים עבור יכולות אלו.
דאגה מרכזית נוספת נוגעת לניהול הסיכונים הכרוכים בטכנולוגיה זו. רק 23% מהמשיבים דיווחו על רמת מוכנות גבוהה להתמודדות עם סוגיות כמו הפחתת הטיות וסיכוני אבטחה, שמירה על פרטיות וציות רגולטורי. במקביל, 41% מהארגונים התקשו להגדיר ולמדוד את הערך וההשפעות המדויקות של מאמציהם לאמץ AI גנרטיבי.
היערכות ארגונית ומיתון סיכונים
הנתונים שמציג הדו”ח ממחישים את הצורך להיערך באופן מושכל להטמעה של טכנולוגיות AI גנרטיביות. מומחי Deloitte מדגישים כי חששות סיכון בתחום זה עלולים להוביל ארגונים לעצור או לדחות מיזמים מסוימים. לפיכך, חשוב לזהות את מוקדי הסיכון ולהתמודד אתם באמצעות ניהול נכון של נתונים, אימוץ תהליכי ממשל תאגידי מתאימים, והעמקת ההיכרות עם האתגרים הייחודיים של טכנולוגיות אלו.
אחד הסיכונים הבולטים הוא התופעה של ‘הזיות’ – כאשר מודל AI גנרטיבי מפיק תוצאות חסרות היגיון. לדברי קירן נורטון, ראש הצוות בדלוי, סיכון זה קשור לעיתים קרובות לחוסר הבנה של המשתנים והנתונים המוזנים למודל. על מנת להתמודד עם סיכון זה, מומלץ לארגונים להעדיף שימוש במודלים מתוחכמים ייעודיים למקרי השימוש הספציפיים, ולספק הדרכה ממוקדת על הנתונים לצוותים העובדים עם המודלים.
מדידת ערך ומינוף הזדמנויות עתידיות
כאמור, אחד האתגרים המשמעותיים שהדו”ח מציף הוא הקושי למדוד את הערך וההשפעות המדויקות של יוזמות AI גנרטיביות בארגונים. עמדת המומחים בדלוי היא כי על ארגונים להגדיר מדדי ביצוע עיקריים (KPI) ספציפיים לכל מקרה שימוש, תוך התמקדות בבעיות העסקיות הקונקרטיות שהטכנולוגיה נועדה לפתור. מדדים אלו יכולים לכלול שיפור בפריון, ביעילות או בחוויית המשתמש, בהתאם למאפייני מקרה השימוש.
בנוסף, מומלץ לארגונים לזהות את הצרכים והבעיות המרכזיים העומדים בפניהם, ולשקול את האופן שבו יכולות AI גנרטיביות יכולות לענות עליהם. צעד זה, לצד השקעה באסטרטגיה ובתשתיות לניהול סיכונים ואיכות נתונים, יכול לאפשר לארגונים למנף את הפוטנציאל העצום של הטכנולוגיה הזו לטובת יצירת ערך עסקי משמעותי.
